用于状态监测实时预警的自适应多维度异常值检测方法技术

本发明专利技术公开了用于状态监测实时预警的自适应多维度异常值检测方法，属于故障预测与健康管理领域，包括步骤：（1）识别监测参数的监测类型和相关信息；（2）接入正在实时监测的状态参数数据；（3）查找当前监测参数及监测类型是否具有对应的历史数据；（4）基于当前监测参数的历史数据分布推理出判定异常值的阈值区间；（5）将参数当前监测值进行阈值比对，若判定为异常值则发出预警；（6）读入新的参数数据计算出监测值，进行新一轮阈值计算和阈值比对；（7）触发结束监测，保存本轮监测参与计算的数据，程序终止。本发明专利技术实现了一种通用的、多维度的自适应状态监测方法。自适应状态监测方法。自适应状态监测方法。

【技术实现步骤摘要】
用于状态监测实时预警的自适应多维度异常值检测方法


[0001]本专利技术涉及用于状态监测实时预警的自适应多维度异常值检测方法，属于故障预测与健康管理（PHM）的


技术介绍

[0002]设备状态监测技术是目前工业数字化转型的一项重要技术，通过工业现场各种传感器对设备状态参数的数据进行采集，然后将经过数据清洗的数据上传到工业软件的状态监测模块进行异常值检测，从而判断设备当前的健康状况。但在相关项目的实施中发现当前异常值检测存在以下几点问题。
[0003]1、异常值判定的阈值经常依靠专家或设备运维人员的经验来指定一个固定值，这种方式不能有效的反映状态参数实时动态变化引起的异常阈值动态变化，从而造成误报漏报的问题。
[0004]2、部分状态监测的异常值检测会使用基于专业机理的算法，这种方法需要随着设备机理的改动做出调整，算法不具备通用性和可迁移性，对专业机理知识的依赖很高，人工成本消耗大。
[0005]3、对于一些关键的状态参数的监测只从单一维度去检测，容易忽略数据其他方面的信息，缺少全面性。

技术实现思路

[0006]为了解决上述存在的问题，本专利技术公开了一种用于状态监测实时预警的自适应多维度异常值检测方法，其具体技术方案如下：一种用于状态监测实时预警的自适应多维度异常值检测方法，包括以下步骤：步骤1：识别使用者预先配置的监测任务信息；步骤2：从外部数据采集模块接入正在实时监测中的参数数据；步骤3：根据步骤1中识别到的参数信息，在程序文件夹中查找当前监测参数
‑<br/>监测类型是否具有历史数据，若具有历史数据，直接进入步骤4，如果没有历史数据，则等待传入的参数监测数据达到程序设定的数据量之后，再进入步骤4；步骤4：根据步骤1中识别到的参数监测类型，使用步骤3输出的数据，基于3sigma异常值算法计算出该参数指定监测类型的异常值判定的阈值区间；步骤5：将参数当前监测值与步骤4中计算出的阈值区间进行阈值比对，若识别为异常值则发出预警信息，然后进入步骤6，若不是异常值则直接进入步骤6；步骤6：读入新的监测值，进行新一轮阈值计算和阈值比对，随着监测值的实时注入，持续重复这个过程；步骤7：触发结束监测的指令，程序自动将本轮参与计算的数据保存到指定的程序文件夹为下一次监测任务提供历史数据，程序终止。
[0007]进一步的，所述步骤1具体过程为：
步骤1.1：配置监测任务的监测类型，参数的监测类型有三类，分别是：数值预警、趋势预警、变化率预警，一个状态参数可选择多个监测类型进行状态监测；步骤1.2：配置状态参数的相关信息，先配置公用信息，包括：参数名称、数值精度、计量单位、异常可能性、数据存储方式；步骤1.3：配置状态参数的专用信息，专用信息以三类监测类型划分，每个监测类型需要的专用信息如下：数值预警监测需要配置：样本量上限、样本量下限；趋势预警监测需要配置： 趋势监测窗口长度，趋势监测步长，趋势样本上限，趋势样本下限；变化率预警监测需要配置：变化率计算窗口长度，变化率计算步长，变化率计算方法，变化率样本上限，变化率样本下限；步骤1.4：配置完成后保存以上信息，启动状态参数的状态监测任务，程序读取以上信息开始进行异常值检测的计算。
[0008]进一步的，所述步骤1.3中需要配置的参数信息中的变化率预警监测配置的专用信息，变化率计算具有多种可选的计算方法，包括：峰值变化比、能量比、损伤能量比、能量变化比、皮尔逊相关系数、均方根、均方根偏差、方差、互相关损伤指数、频域能量比、频域能量变化比、归一化相关矩，每个变化率监测任务只能选择一种变化率计算方式。
[0009]进一步的，所述步骤3中查找的参数历史数据以txt文件形式保存在程序创建并指定的文件夹路径下，文件夹以监测参数的参数名称命名，历史数据文件命名方式为“参数名称_监测类型（计算方式）_YYYYMMDDHHMMSS”，历史数据文件中存储的内容根据监测类型区分为：数值监测任务存储的是参数监测传入的数值；趋势监测任务存储的是根据参数监测数值计算出来的趋势值；变化率监测任务存储的是根据参数监测数值计算出来的变化率值。
[0010]进一步的，所述步骤3中等待传入的参数监测数据达到程序设定的数据量由步骤1.3中配置的参数专用信息决定，其中：数值预警任务的等待数据量由“样本量下限”决定；趋势预警任务的等待数据量由“趋势监测窗口长度”、“趋势监测步长”和“趋势样本下限”共同决定；变化率预警任务的等待数据量由“变化率计算窗口长度”，“变化率计算步长”和“变化率样本下限”共同决定。
[0011]进一步的，所述步骤4的具体过程为：步骤4.1：读取步骤2传入的参数历史数据或程序实时积累的数据，解析为list对象；步骤4.2：对list对象中的所有数据使用3sigma异常值算法，根据步骤1中配置的参数“异常可能性”计算出参数异常值判定的阈值上界和阈值下界，分别存储为名为“threshold_up”和“threshold_down”的float对象，异常可能性可选的选项有68%，95%，99%三个程度。
[0012]进一步的，所述步骤6的具体过程为：步骤6.1：将当前获取的数值/趋势值/变化率值的监测值添加到步骤4.1输出的list对象中；
步骤6.2：对list对象内的所有监测值使用3sigma异常值算法，用计算出的阈值上下界把上一轮“threshold_up”和“threshold_down”两个变量的值替换掉；步骤6.3：将当前监测值与当前计算出的阈值上下界进行阈值比对判断是否为异常值。
[0013]进一步的，所述步骤7中程序保存数据的方式由步骤1.2配置的公用参数信息“数据存储方式”决定，数据存储可选全量存储或均值存储；全量存储指将参与本轮监测任务参与计算的数据全部保存下来，包括步骤3读取的历史数据；均值存储是对数据分段计算均值，将均值数据保存下来。
[0014]本专利技术的核心创新点是：创新1：本专利技术使用了一种简单的通过配置参数监测信息的方式，实现从数值、趋势、变化率三个维度来观测参数波动和检测异常值的目的，相较于只使用3sigma算法计算单一维度的异常值阈值的计算模块，本专利技术实现的监测更加全面，监测维度的拓展操作上也更加便捷。
[0015]创新2：本专利技术省略了从数据库中查询历史数据的操作，而是将历史数据保存到程序自带的文件夹中，减少了对历史数据查询的计算机性能消耗和对数据库的依赖；并提供了四种保存历史数据的方式，除了全量保存之外，还可以通过随机抽样或分层均值、加权均值的方式压缩历史数据，在尽可能保留参数概率分布信息的同时，减少对计算机磁盘空间的消耗。
[0016]本专利技术的有益效果是：本专利技术在提供自适应调整异常值判定阈值的基础上，既能够通过简单的参数配置实现从数值、趋势、变化率三个角度来观察正在监测的状态参数的变化，从而实现通用的、多维度的状态监测；还降低了对于数据库的依赖，使得本专利技术的状态监测计算模块可以快速高效低成本地部署到其他应用上。
附图说明
[0017]图1为本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于状态监测实时预警的自适应多维度异常值检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：识别使用者预先配置的监测任务信息；步骤2：从外部数据采集模块接入正在实时监测中的参数数据；步骤3：根据步骤1中识别到的参数信息，在程序文件夹中查找当前监测参数
‑
监测类型是否具有历史数据，若具有历史数据，直接进入步骤4，如果没有历史数据，则等待传入的参数监测数据达到程序设定的数据量之后，再进入步骤4；步骤4：根据步骤1中识别到的参数监测类型，使用步骤3输出的数据，基于3sigma异常值算法计算出该参数指定监测类型的异常值判定的阈值区间；步骤5：将参数当前监测值与步骤4中计算出的阈值区间进行阈值比对，若识别为异常值则发出预警信息，然后进入步骤6，若不是异常值则直接进入步骤6；步骤6：读入新的监测值，进行新一轮阈值计算和阈值比对，随着监测值的实时注入，持续重复这个过程；步骤7：触发结束监测的指令，程序自动将本轮参与计算的数据保存到指定的程序文件夹为下一次监测任务提供历史数据，程序终止。2.根据权利1要求所述的用于状态监测实时预警的自适应多维度异常值检测方法，其特征在于：所述步骤1具体过程为：步骤1.1：配置监测任务的监测类型，参数的监测类型有三类，分别是：数值预警、趋势预警、变化率预警，一个状态参数可选择多个监测类型进行状态监测；步骤1.2：配置状态参数的相关信息，先配置公用信息，包括：参数名称、数值精度、计量单位、异常可能性、数据存储方式；步骤1.3：配置状态参数的专用信息，专用信息以三类监测类型划分，每个监测类型需要的专用信息如下：数值预警监测需要配置：样本量上限、样本量下限；趋势预警监测需要配置： 趋势监测窗口长度，趋势监测步长，趋势样本上限，趋势样本下限；变化率预警监测需要配置：变化率计算窗口长度，变化率计算步长，变化率计算方法，变化率样本上限，变化率样本下限；步骤1.4：配置完成后保存以上信息，启动状态参数的状态监测任务，程序读取以上信息开始进行异常值检测的计算。3.根据权利2要求所述的用于状态监测实时预警的自适应多维度异常值检测方法，其特征在于：所述步骤1.3中需要配置的参数信息中的变化率预警监测配置的专用信息，变化率计算具有多种可选的计算方法，包括：峰值变化比、能量比、损伤能量比、能量变化比、皮尔逊相关系数、均方根、均方根偏差、方差、互相关损伤指数、频域能量比、频域能量变化比、归一化相关矩，每个变化率监测任务只能选择一种变化率计算方式。4.根据权利1要求所述的用于状态监测实时预警的自适应多维...

【专利技术属性】
技术研发人员：张欣怡，
申请(专利权)人：南京国睿信维软件有限公司，
类型：发明
国别省市：